Abstract:
Kredi derecelendirme süreci kredi talep edenler ve piyasaya fon fazlasını arz eden kredi verenler tarafından önem arz eden bir konu olarak değerlendirilmektedir. Kredi veren kuruluşlar açısından kredibilitenin doğru ve objektif bir şekilde tespit edilmesi gerek kredinin geri ödenebilirliğinin sağlanması, gerekse kredinin doğru fiyatlanabilmesi açısından önemlidir.Günümüzün rekabetçi ortamında, kredi taleplerinin değerlendirilmesinde kararların hızlı ve etkin bir şekilde verilmesi bankaların en önemli hedefleri arasında yer almaktadır.Bu tez çalışmasında kredi talebinde bulunan firmaların bankalar tarafından analiz edilmesine yardımcı olacak bir model belirlenip kredinin geri dönmeme riskinin minimuma indirilmesi amaçlanmıştır. Oluşturulan modelde bulanık AHP yöntemi ve yapay sinir ağı beraber kullanılmıştır. İlk önce hem kalitatif hem de kantitatif verileri birlikte inceleyen aynı zamanda karar verici yargılarını da modele dahil edebilen bulanık AHP yöntemi ele alınmıştır. Bulanık AHP ile kriter seçimi yapılmış ve seçilen kriterlere ait veriler yapay sinir ağında girdi olarak kullanılmıştır. Kredi kararlarının daha hızlı, etkin ve kolay bir şeklide verilmesine yardımcı olacak alternatif bir model oluşturulmuştur.
